1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], requires_grad=True) targets = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # 前向传播 outputs = model(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) print('loss:', loss.item...
torch.nn.NLLLoss(*weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.nll_loss(*input*, *target*, *weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) import torch.nn as nn ...
torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1 margin:默认值1 15 三元组损失 TripletMarginLoss 和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。 torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False...
torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数,而需要和softmax、log等运算组合当作损失函数。可以参考交叉熵损失函数 主要参数: weight为每个类别手动重新调整权重。如果给定,则必须是大小为 C (类别数目)的张量 reduction 参数值mean和sum,默认mean ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽...
默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例单个求其loss: crit = nn.MSELoss() # target = torch.Tensor(1) # target[0] = 10 # res = torch.Tensor(1) #
class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。
Torch.nn.NLLLoss在处理分类问题时作为核心组件，常常与softmax和log运算一起使用，而非单独应用。它在官方文档NLLLoss - PyTorch 1.9.0中有所详述。NLLLoss的基本操作是依据预测向量（predict）和实际标签（label）进行计算。预测向量中的每个元素对应一个类别，当与标签中的index对应时，取负值输出。例...
torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为:...
The following are 30 code examples of torch.nn.CrossEntropyLoss(). You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You may also want to check out all available functions...